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5.EcienzaEsterna Prof.L.Neri AnalisiStatisticaperleImprese

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Academic year: 2021

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EcienzaCh.5 esterna Prof. L. Neri

Introduzione Metodi regressivi:

modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

Analisi Statistica per le Imprese

Prof. L. Neri

Dip. di Economia Politica

5. Ecienza Esterna

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EcienzaCh.5 esterna Prof. L. Neri

Introduzione Metodi regressivi:

modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

Obiettivo

con lo studio della prospettiva dell' ecienza esterna, ci proponiamo di determinare il corretto volume di

produzione, dato il complesso di aspettative dei clienti attuali e potenziali, aspettative che derivano da bisogni, esperienze ed inuenze ambientali;

in particolare concentriamo l'attenzione sulle metodologie statistiche che possono essere utilizzzate in quei settori di attività nei quali le imprese concentrano i loro sforzi per aumentare e/o delizzare il numero dei clienti (facendo crescere in questo modo i volumi di produzione) ovvero gli studi di marketing strategico.

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Introduzione Metodi regressivi:

modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

Le quattro dimensioni: l'equazione (2)

formalmente ci riferiamo alla seconda delle relazioni introdotte nel BS

in tale equazione infatti, il corretto volume di produzione (yi), è funzione del complesso di aspettative dei clienti attuali e potenziali (Cj).

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Introduzione Metodi regressivi:

modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

Strumenti statistici per le decisioni di marketing strategico

I metodi statistici di supporto al marketing strategico sono tutti quei metodi quantitativi che permettono all'impresa di:

di misurare le dimensioni del mercato sul quale le decisioni e gli investimenti avranno un impatto

individuare un segmento di mercato

costruire un nuovo posizionamento per un prodotto

investire sull'ideazione ed il lancio di un nuovo prodotto/servizio

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Introduzione Metodi regressivi:

modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

Metodi quantitativi di previsione dell'evoluzione dei mercati

Una prima classe di metodi quantitativi di analisi può essere individuata in quei metodi statistici che permettono di ottenere previsioni sulle dimensioni del mercato

in particolare i metodi quantitativi a ni previsionali possono essere suddivisi in due macro categorie:

metodi regressivi

metodi basati sulle serie storiche (Non tratteremo questo argomento nel corso)

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Introduzione Metodi regressivi:

modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

Metodi regressivi

I metodi regressivi sono basati sull'assunto che la variabile obiettivo dell'analisi (ad esempio, il livello di vendite o la decisione di un cliente di acquistare o non acquistare un prodotto), detta variabile dipendente, possa essere spiegata da un insieme di altre variabili (per esempio, il prezzo del prodotto, gli investimenti pubblicitari e promozionali, gli investimenti delle concorrenti, dalle caratteristiche della clientela) dette variabili esplicative o indipendenti.

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Introduzione Metodi regressivi:

modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

Metodi regressivi: modello regressione lineare

Abbiamo già trattato dal punto di vista teorico l'argomento.

Preciasiamo solo che la variabile dipendente Y è una variabile quantitativa, quindi ci concentriamo su un'applicazione nell'ambito dell'ecienza esterna.

Supponiamo di voler aprire un ristorante-pizzeria al tavolo sul territorio provincia di Arezzo, ci chiediamo quale sarebbe il luogo più adatto per aprire la nuova attività?

Questa indagine si comporrà di cinque fasi:

Studio del macroambiente

Analisi oerta;

Analisi domanda;

Confronto tra le analisi precedentemente svolte;

Analisi del comportamento del cliente

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Introduzione Metodi regressivi:

modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

studio macro ambiente

signica che occorre delimitare il territorio in cui abbiamo spazio d'azione. Si sceglie un criterio per denire un bacino di gravitazione: nel nostro caso abbiamo deciso di seguire i proli dei vari Comuni della Provincia di Arezzo

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modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

analisi oerta

Occorre operare un'analisi dell'oerta che già è presente nel territorio considerato. Per fare questo occorre reperire informazioni, il più dettagliate e veritiere possibile

sulla ubicazione dei competitors diretti ed indiretti nei vari Comuni e sulla loro attività.

Le informazioni di questo tipo sono reperibili, ad esempio, tramite internet oppure entrando nel sito di Pagine Bianche o Pagine Gialle e ricercando le informazioni che ci occorrono.

Nella nostra analisi abbiamo preso dati riguardanti tutti i possibili competitors e quindi ristoranti, pizzerie, pizzerie da asporto, pub, taverne, ecc. Tale operazione viene fatta per capire, zona per zona, quale sia la intensità di saturazione della concorrenza.

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modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

analisi domanda

Occorre calcolare quanti potenziali clienti possiamo avere nelle varie zone (Comuni) in cui è possibile operare. Dopo aver deciso quale sia il target dei possibili clienti interessati alla nostra attività, si cercano le informazioni relative. Se, come nel nostro caso, il target è rappresentato dagli abitanti residenti nei vari Comuni, è possibile utilizzare i dati presenti nelle anagra

comunali o nelle fonti anagrache uciali (Es.ISTAT). Si associano queste informazioni ai territori dove, nella fase b), sono stati georeferenziati i nostri concorrenti diretti e indiretti.

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Introduzione Metodi regressivi:

modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

confronto tra le analisi precedentemente svolte

Fatto ciò occorre mettere in relazione le due analisi eseguite e di mettere in atto una metodologia che ci consenta di individuare i Comuni dove abbiamo meno concorrenza e più clienti

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analisi regressione

L'oerta (il numero dei competitors) è funzione del numero di abitanti e al crescere del numero di abitanti cresce il numero dei

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Introduzione Metodi regressivi:

modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

analisi regressione

In eetti le statistiche della regressione sembrano confortare la linearità della relazione che rappresenta il rapporto atteso del numero dei

competitors al variare degli abitanti. Sopra di essa il numero dei ristoranti è superiore alla media per cui i comuni in analisi sembrano eccedere in oerta; sotto, invece, il numero dei competitors è inferiore alla domanda per cui i comuni interessati sembrano eccedere in domanda.

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Introduzione Metodi regressivi:

modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

intervallo di previsione

Sorge adesso una questione: dov'è che possiamo realmente aermare che c'è eccesso di domanda o di oerta? Se vogliamo possiamo porre la domanda in altri termini: dov'è che i comuni sono in media? La seconda è una risposta insita nel modello di regressione, in particolare nel suo intervallo di previsione che, ricordiamo, è il seguente:

by± tα/2

v u u u u t 1

n+ x0− x2

n

i=1

(xi− x)

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intervallo di previsione

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intervallo di previsione

Di seguito si riporta la tabella dei comuni in eccesso di domanda, Montevarchi sembra essere quello in cui

potenzialmente aprire un ristorante in quanto necessiterebbe, secondo questa prima analisi, di dieci ristoranti in più.

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Introduzione Metodi regressivi:

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analisi del cliente

Trovato il sito più adatto per l'apertura del locale occorre procedere con l'analisi della clientela e quindi stabilire i tipi di servizi (qualità e quantità) che più si addicono agli utenti, onde evitare di produrre servizi sproporzionati, per costo e/o qualità, alle aspettative e bisogni del cliente. Con questo studio si cerca di orire alla clientela i prodotti più adeguati. Per far questo si utilizzano due variabili:

Indice di scolarizzazione ottenuto dividendo il totale dei diplomati e dei laureati del comune rispetto al numero degli abitanti complessivi

Indice di reddito ottenuto dividendo il reddito complessivo del comune rispetto al numero degli abitanti complessivi

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Introduzione Metodi regressivi:

modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

La matrice Boston Consulting Group

La matrice Boston Consulting Group (BCG) è un graco dove si investigano due grandezze o due indici, uno posto lungo l'asse verticale, l'altro lungo l'asse orizzontale. I due assi vengono suddivisi a seconda della loro media così da formare quattro quadranti:

(basso a sinistra), denominato BB è quello dove il valore assunto dall'osservazione è inferiore alla media sia nell'asse verticale che nell'asse orizzontale;

(basso a destra), denominato BA è quello dove il valore dell'osservazione è inferiore alla media lungo l'asse verticale e superiore alla media lungo l'asse orizzontale;

(alto sinistra), denominato AB è quello dove il valore

dell'osservazione è superiore alla media lungo l'asse verticale e inferiore alla media lungo l'asse orizzontale;

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modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

i risultati del BCG

E' un ottimo strumento di analisi descrittiva che rende immediatamente evidente la posizione dell'osservazione in analisi rispetto alle altre. Nel

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modello regressione lineare Riferimenti bibliograci

concludendo

diciamo che il ristorante/pizzeria deve essere aperto non nel Comune di Arezzo, ma in provincia, per l'esattezza nel comune di Montevarchi, avendo di fatto in questa località una domanda elevata e pochi concorrenti con cui confrontarsi

seconda conclusione che possiamo trarre è che il tipo di locale da aprire è elegante, ranato, con accorgimenti (quadri, musiche, etc.) che rendano l'ambiente esclusivo, in quanto la potenziale clientela saprà apprezzare queste qualità del locale, essendo mediamente agiata e di buona cultura

il locale, sempre in base ai risultati ottenuti con l'analisi del cliente, dovrebbe orire una qualità della gastronomia, del servizio e delle attrezzature (piatti, posate, etc.) di medio-alto livello. Tutto questo anche a scapito di un prezzo medio

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DAL DATO ALL'INFORMAZIONE GESTIONALE Strumenti statistici per supportare sistemi di controllo di gestione e di comunicazione integrata. Dispensa a cura di Duccio Stefano Gazzei con il contributo di: Gian Piero Cervellera e Gianni Betti

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